Multichin合作伙伴：为什么可预测性对区块链可伸缩性很重要？

本文假设读者熟悉Nick Szabo的“社交网络可伸缩性”、vitalik buterin的“弱主观性”和haseeb Qureshi的“为什么去中心化没有你想象的那么重要”。

但本文并不是要驳斥萨博的文章和他的立场。

Szabo在文章结尾将社交网络的可扩展性定义为“牺牲计算效率和可扩展性——消耗更多、更廉价的计算资源——以减少和更好地利用现代机构（如市场、大企业和政府）所涉及的巨大人力资源支出。”

比特币现金（BCH）和比特币Sv（BSV）在比特币（BTC）上的成功分岔无疑支持了这一理论。

然而，自从Szabo在2017年2月发表这篇文章以来，加密生态已经取得了很大的进展。尽管他早在20年前就提出了智能合约的理念，但直到最近两年，业界才开始意识到智能合约最有用的应用：DeFi。

DeFi的流行改变了一切。

本文假设区块链最重要的功能不是非**货币本身，而是定义。

系统的主要功能从严格的审查制度和非**货币转变为高功能、可编程的金融应用开发环境。它涉及到技术栈的每一层，从网络层（如gossip vs turbine）到执行环境（如EVM vs sealevel）（Solana与ETHereum的区别见附录）

因此，区块链首先应该作为DeFi的开发平台来设计和管理。

可预见性就是力量

人们经常问我这样一个问题：“你认为未来10年世界会发生什么变化？”这个问题很常见。但我几乎从未被问到“世界上还有什么东西在下个世纪会保持不变？”事实上，我认为第二个问题更重要，因为在知道答案后，你可以围绕这些不变的东西制定一个商业战略。。。在零售业，我们可以确定顾客想要更低的价格，我也知道这将在10年内成为现实；他们还想加快物流速度；他们想要更多的选择。很难想象10年后的某一天，一位顾客会对我说：“杰夫，我爱亚马逊；我希望你们的产品价格能再高一点，或者“我爱亚马逊；我希望你们的物流会慢一点-这是不可能的。所以我们把我们的努力放在这些不变的事情上，促进它们的发展。我们知道，我们今天付出的努力将在10年内为亚马逊的客户带来回报。当你确信某件事是对的（即使是从长远来看），你可以投入大量的精力。

–亚马逊创始人兼首席执行官杰夫·贝佐斯

以下是一些数据：CoinBase目前拥有约5000万注册用户，Robinhood的用户数量大致相同，这是美国大多数大银行的数量级。

假设CoinBase的战略重点是在监管环境支持的情况下，尽快将所有用户转移到DeFi。想象一下，CoinBase能在以太坊上做到吗？

当然，这是一个目前无法回答的问题。从技术上讲，这不是不可能实现的，但事实上，这是完全有可能的。但没有人或组织能够回答这个问题。原因是什么？

因为没有人真正知道以太坊未来将如何扩张。例如，vitalik曾经说过，在中短期内，**汇总可能是最理想的扩展方案，而从长远来看，ZK汇总将占主导地位。但问题是：这个转折点何时、如何发生？需要开发/重建哪些基础设施？资本如何在这些不同的汇总中流动，对智能合约开发者、钱包、用户、流动性提供商和硬币渠道有何影响？

而且，似乎不管哪个扩展方案更重要，它都不能是一个整体的实例化（例如，一个优化卷）。以太坊扩张的后果是多方面的。

从长远来看，这对以太坊来说可能是件好事。目前的扩容方案各有利弊，目前还不清楚哪种方案**，或者扩容方案的组合会更好。因此，从长远来看，以太坊生态的**选择是尝试各种扩展方案，找出哪个方案最适合哪个应用，然后配置桥接、其他互操作方案，解决延迟问题。

此外，所有制定扩张计划的团队都获得了足够的资金，并开始上线和面对用户。所以他们会继续发展。

那么，CoinBase应该如何将超过5000万的用户引入DeFi呢？

在用户规模如此庞大的基础上，最重要的考虑是确定性。任何达到这个规模的企业都非常需要现在和未来的确定性。

大企业不能把赌注押在错误的技术上。错误的机会成本和后续迁移/桥接的成本是巨大的。

我认为目前或未来两年内唯一能够应对这一问题的区块链协议是Solana。

所有基于汇总的扩展方案（包括分片）都会遇到上述问题。尽管许多**的团队（如coos、Polkadot、avalanche等）已经筹集了数十亿的研发资金，但事实上，没有一个分区系统被大规模扩展（大部分甚至不能正常运行）。即使他们以POC（proof-of-concept）的共识工作，他们仍然需要处理许多新出现的问题（如跨碎片事务处理失败、事务平台集成等）。

让我们澄清一下。我不是说碎片和汇总不能扩展。实际上我对这两种选择都很乐观。但是，它们目前并没有真正发挥作用，会产生许多不可避免的二阶和三阶问题。由于以太坊由多个相互交织的组件扩展，对于一个需要可扩展确定性的大组织来说，很难在未来两年内得到它想要的（确定性）。

去中心化的社交网络可扩展性成本

除上述不确定性外，去中心化在分部和汇总中的应用将产生新的社会协调成本，这在单分部系统中是不存在的。以下是一些示例：

目前，层1和每个层1之间的块时间和计算吞吐量是不同的。这与所有风险管理DeFi协议的实施直接相关（包括除Uniswap/SWAP之外的几乎所有主要组件）。其中，一些DeFi团队承诺在多个第1层和第2层部署合同，但是每个执行环境都需要一个唯一的风险参数。这将增加每个协议社区所需的社会协调量，并减缓该行业的发展。

退出**汇总（oru）需要很长时间。一般认为，做市商提供了一个流动性桥梁之间的汇总和第一层。然而，这一行动的实施细节是困难的。协议前端应该提供本机支持吗？如果是这样，他们是否应该与特定的做市商“签约”（例如，参考citadel securities和Robin Hood之间的pfof合同）？还是让前端用户来配置？如果用户想从一个oru转移到另一个oru，他应该怎么做。。。用户如何向应用程序发送操作connext或thorchain的信号，而不是退出到第1层？

对于元掩码用户（大多数是**用户），用户自己管理这些复杂的操作可能是合理的。但是对于那些试图抽象复杂性的小众钱包，比如Exodus或argent，这些团队需要多少额外的开发时间来解决这些问题呢？有多少新功能被迫放弃？如果做市商出于某种原因停止了桥接/分割市场中的流动性怎么办？有哪些备份选项？

开发人员工具必须更新以处理新的数据结构（例如oru的未处理事务、zkr的ZK输出）。索引层和查询层将需要重大升级，应用程序开发人员可能需要重写其子图以处理新的数据结构（例如，不可能将EVM子图映射到starware的Cairo）。开发人员将被迫跨各种异构扩展方案重写大量应用程序。

随着碎片化和汇总的扩散，发展交易所将变得更具挑战性。这些问题并不难，但会减慢开发速度，让很多不想面对这些问题的开发人员感到无能为力。

可预测但枯燥的可扩展性

目前，Solana支持每秒50000个事务，全球网络节点数已经超过600个，最重要的是，Solana提供了一个无限可扩展和可预测的路径。因为它可以在GPU上并行执行事务，所以它可以利用GPU并行带来的巨大收益。

摩尔定律可能是过去50年来最重要的经济力量。但今天这更像是一种幻觉。

摩尔定律在10到15年前并不适用于单线程计算。因为热量的产生与时钟速度呈超线性增长。这就是为什么扇形设备（台式机和笔记本电脑）停滞在3.5-4千兆赫左右，而无风扇设备（手机和平板电脑）停滞在1.5-2.0千兆赫。尽管在过去十年中，各种优化改进了单线程性能，但单线程性能并没有每18-24个月翻一番。

在过去的十年中，几乎所有的计算收入都来自于芯片专业化（FPGA和ASIC）和并行计算。现代桌面图形卡通通常有4000多个核心。在过去的十年中，每个芯片的核心数一直在按照摩尔定律增长，而且这种趋势将继续下去，因为核心数增加产生的热量几乎不影响时钟速度的提高。

Solana是唯一通过sealevel运行时执行片内并行计算的区块链。Sealevel在GPU上本地执行事务。如果英伟达在未来一两年内推出一款8000核的新GPU，Solana网络的计算带宽将增加一倍左右。

在这个过程中，开发人员不需要知道、关心或更改任何代码行。

这就是可预测性的定义：当开发人员今天编写代码时，他们知道它将一直工作，并且将来执行代码的成本将比现在低。

此时，扩展计算的主要物理限制是散热。实际上，Solana的可扩展性可以达到物理上限。

数量去中心化与主体性弱化

表面上，许多人认为Solana协议不够去中心化。当然，他们没有真正量化，但他们不断重复。事实是什么？让我们做一些计算来量化每个网络的去中心化程度。

首先，让我们看看硬件成本

比特币可以在25美元的树莓皮上运行，但网络连接很弱。

以太坊运行在一台500美元的笔记本电脑上（考虑到目前的天然气价格，这并不一定准确），需要宽带连接。

Solana需要在一台3500美元左右的服务器上运行，并且需要一个千兆网络连接。

下一个主要考虑因素是州的规模。拥有5万个测试程序集和数十亿用户，Solana的州规模将会扩大。那很好。为什么？因为1）假设Solana运行在具有可扩展存储的服务器上（而不是不能升级的笔记本电脑），2）nvme SSD通过RAID 0线性扩展读写性能，3）多字节nvme SSD不到300美元-扩展状态存储和维护的成本可以忽略不计。

如果你在这里阅读并理解以上所有内容，你更有可能使用售价超过2000美元的MacBook Pro，这也是全球约5000万至1亿开发者喜爱的高端电脑。我怀疑优化500到1000美元的硬件是**的选择。500到1000美元有什么特别的？

让我们考虑一下硬件要求上限的合理价格$25000肯定太高了，因为开发者没有硬件。现在换一种思路，我们不考虑任何硬件成本，而是从需要多少节点来实现足够的反审查能力。显然，这里的“足够”一词在本质上是主观的，但如果你假设你需要100万个节点，那么自然会有一个问题：“世界上有足够的服务器和价值3500美元的千兆网络连接，让100万个节点看起来合理吗？”

考虑到拥有世界上所有高端硬件的游戏玩家、开发者和企业的数量，很难否认这一点。

所以我们不能孤立地考虑硬件成本，必须在系统设计目标的范围内考虑。

我曾经认为区块链应该迎合DeFi，而不是追求****的审查阻力（也就是说，它需要1亿甚至10亿个节点）。根本不需要优化25美元或500美元的硬件，因为大多数人永远不会运行节点。那么，为什么还要费心优化硬件成本和基于它的协议呢？

世界是弱主观的

这导致主观性较弱，同时承认去中心化没有你想象的那么重要。

世界是弱主观的。这是什么意思？让我们看看下面的例子。

还记得上次走进高楼时，你先检查了楼房的结构，然后让建筑商保证高楼不会倒塌，然后把你埋了吗？

当你坐飞机、开车或在家时，你有这个想法吗？

所以世界上的一切都是建立在一定程度的信任之上的。如果每个人都必须独立地验证所有相关事物的结构完整性，那么这个世界将无**常运转。

相反，我们可以这样想：世界之所以能正常运转，是因为大家都知道有很多人验证过系统，系统安全的概率非常高。

这是主体性弱的基本假设。当这一理论应用于节点数量时，就成为关键问题：在没有运行节点的情况下，用户能否合理地假设有足够多的其他参与者和组织运行节点，从而信任系统？

Solana目前约有600个节点，而一年前约有100个节点。和其他区块链一样，随着生态的可持续发展，节点数量也会随着时间的推移而增长。与目前主流区块链类似，随着时间的推移，越来越多的用户采用区块链，并传递越来越多的价值，因此Solana网络自然会变得越来越去中心化。

库雷希的观点也是如此，去中心化并没有你想象的那么重要。显然，去中心化对于**审查制度至关重要。但目前行业内还没有明确的门槛（也没有足够的负面例子可以得出结论），具体的价值本身并不重要——真正重要的是：1）风险去中心化程度曲线实际上是一条倒S曲线，2）我们知道区块链会随着时间的推移变得更加去中心化，因此，审查阻力将增加。只要区块链足够快地去中心化——你相信它可以更快地去中心化——那么用户就可以维持他们所需要的审查阻力。

图片来源：haseeb Qureshi，为什么去中心化没有你想象的那么重要

结论

那么现在的基本问题是：如何区分“本质”和“目的”？

自2009年比特币诞生以来的第一个十年，很明显，对**性货币和非**货币的审查是“本质”，而对其他货币的审查则应该是“终结”。

但这种情况正在改变。如今，加密货币的用户会认为DeFi将彻底重塑金融业。所以我认为“终结”已经颠倒了：今天，DeFi是“终结”，而不是**货币是“终结”。

两者都需要一定程度的审查阻力，但在技术有限的情况下，在**化EFI效用和**化系统审查阻力之间有一个基本的权衡。

当系统的基本设计目标发生变化时，相关的技术栈也需要改变。为了将DeFi的规模扩展到数十亿用户，每一层栈都必须遵循第一性原理并重新考虑。

谢谢：哈苏审阅了这篇文章的草稿。

附录：以太坊和Solana的简单比较

比特币和以太坊在各自的设计中做了很多假设，其中最明显的可能是网络层和执行层。

网络层

在网络层，比特币和以太坊使用八卦协议。八卦协议是每个节点无选择地向其他节点广播数据。虽然这可以**限度地**审查，但它需要一些性能。根据定义，以高度冗余的方式重播数据是不高效的，因此不可能正确地优化高通量WiFi应用程序。

另一方面，Solana受BitTorrent协议的启发，发明了一种名为turbine的新网络协议。涡**大优化了效率，其工作原理如下：让我们考虑一个1MB块。该节点不将整个块传输到另一个节点，而是将10KB（块大小的1%）传输到节点2和3，然后这些节点将10KB块重播到节点4和5，依此类推。然后，原始节点向节点6和7广播另一个不同的10KB数据包，这些节点将10KB内容重播到节点8和9，依此类推。另外，该模的优点是时延和可用**带宽随节点数的增加而保持不变。与大多数其他线性或超线性增加系统相比，唯一的性能下降是延迟增加log（n）（非常次线性）。

执行层

在执行级别，EVM是一台单线程计算机。由于任何事务都可以修改全局状态的任何部分，为了支持并行性，系统需要某种方法来确保两个事务不会试图同时写入相同的状态。EVM选举根本不能解决这个问题，它只能简单地串行执行所有事务。

Solana是唯一一个尝试处理片内并发的协议。它是怎么做到的？Solana的运行时Sealevel要求事务头指定事务的所有相关状态。通过这些信息，sealevel可以确定哪些事务可能发生冲突，并对它们进行序列化。所有非重复事务都可以在数千个GPU内核中并行运行。

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